mkl函数mkl_sparse_d_mm实现稀疏格式的对角矩阵乘普通矩阵的C++程序

以下是使用mkl函数mkl_sparse_d_mm实现稀疏格式的对角矩阵乘普通矩阵的C++程序：

#include <iostream>
#include "mkl.h"

int main() {
    // Create a diagonal matrix in CSR format
    double* values = new double[3] {1.0, 2.0, 3.0};
    MKL_INT* row_index = new MKL_INT[4] {0, 1, 2, 3};
    MKL_INT* col_index = new MKL_INT[3] {0, 1, 2};
    MKL_INT num_rows = 3;
    MKL_INT num_cols = 3;
    sparse_matrix_t sparse_mat;
    mkl_sparse_d_create_csr(&sparse_mat, SPARSE_INDEX_BASE_ZERO, num_rows, num_cols, row_index, row_index + 1, col_index, values);

    // Create a dense matrix
    double* dense_mat = new double[9] {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0};
    MKL_INT lda = 3;

    // Create a buffer for the result
    double* result = new double[9];

    // Multiply the sparse diagonal matrix with the dense matrix using mkl_sparse_d_mm
    mkl_sparse_d_mm(SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, 1.0, sparse_mat, descr, SPARSE_LAYOUT_ROW_MAJOR, dense_mat, lda, 0.0, result, lda);

    // Print the result
    std::cout << "Result: ";
    for (int i = 0; i < 9; i++) {
        std::cout << result[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // Free memory
    mkl_sparse_destroy(sparse_mat);
    delete[] values;
    delete[] row_index;
    delete[] col_index;
    delete[] dense_mat;
    delete[] result;

    return 0;
}

在程序中，首先创建了一个对角矩阵，然后创建了一个普通矩阵，最后调用mkl_sparse_d_mm函数将两个矩阵相乘得到结果。需要注意的是，函数mkl_sparse_d_mm的第一个参数表示是否对第一个矩阵进行转置，这里选择了不进行转置。函数mkl_sparse_d_mm的第二个参数为乘法的系数，这里选择了1.0表示不对矩阵乘积进行缩放。函数mkl_sparse_d_mm的第五个参数表示第二个矩阵的存储方式，这里选择了行优先存储